Konzentriert sich auf Themen, die für den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sind
Enthält eine große Anzahl wertvoller Codebeispiele für strukturierte Daten, die in der Praxis konkret weiterhelfen
Zeigt, wie verschiedene Bibliotheken zur Lösung praktischer Fragestellungen eingesetzt werden
Diese praktische Referenz bietet eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lösung gängiger Machine-Learning-Probleme bei der Auswertung strukturierter Daten. Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als Nachschlagewerk und zur Anregung nutzen können: für eigene Projekte oder als Begleitmaterial für Machine-Learning-Kurse.

Das Buch ist ideal für Data Scientists, Softwareentwickler und Datenanalysten, die Machine Learning praktisch anwenden. Es bietet einen Überblick über den kompletten Machine-Learning-Prozess und stellt Ihnen verschiedene Bibliotheken und Modelle mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen und Anpassungsmöglichkeiten vor. Die Codebeispiele sind so kompakt und nachvollziehbar, dass Sie sie für Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen können. Themen dieser Referenz:

Klassifikation veranschaulicht am Titanic-Datensatz
Datenbereinigung und der Umgang mit fehlenden Daten
Explorative Datenanalyse
Typische Vorverarbeitungsschritte
Auswahl von Merkmalen, die für das Modell relevant sind
Modellauswahl und die Interpretation von Modellen
Regression mit verschiedenen Machine-Learning-Techniken
Metriken für die Klassifikations- und Regressionsbewertung
Clustering und Dimensionsreduktion
Scikit-learn-Pipelines

Autorentext
Matt Harrison leitet MetaSnake, ein Trainings- und Beratungsunternehmen für Python und Data Science. Er setzt Python seit 2000 in einer Vielzahl von Bereichen ein: Data Science, BI, Speicherung, Testing und Automatisierung, Open-Source-Stack-Management und Finanzen.